Projective mapping as a versatile sensory profiling tool: A review of recent studies on different food products
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Descriptive analyses or trained panels are one of the most extensively used methods in the sensory evaluation field; however, they can be expensive and time‐consuming. Therefore, researchers have begun to use rapid sensory analysis methods. One of these rapid methods is projective mapping (PM). PM asks the participants to place samples on a two‐dimensional space in a way that reflects their perception of the samples' differences and similarities. This review outlines the main characteristics of 195 studies published using the PM technique. The results reveal that the majority of PM studies asked consumers (61.5%) to evaluate different food products. Most of the studies utilized the Napping variation (60.3%) of the PM method, however, about a quarter of the studies that applied the Napping method did not adhere to the guidelines of the method (e.g., did not use a rectangular space for evaluation). Furthermore, most studies (71.6%) asked the participants to evaluate their holistic perception of the samples and used multiple factor analysis to analyze the results (85.1%). Overall, the review identified the importance of the PM method and how it has been applied to a wide variety of different food products. Future studies should use a larger number of samples and examine how the PM method can be used with older adults and children. Practical Applications Results of this review provide insight for different stakeholders in the sensory evaluation and food science fields. It will assist researchers in designing experiments using the projective mapping (PM) method, as well as provide information about the type of panelists, the different variations of PM and the statistical techniques being used by researchers. In addition, it identifies the advantages and disadvantages of the PM method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle